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关键词： 深度学习   图像配准   UNet网络   交叉注意力  

摘要： 针对三维图像配准存在易丢失空间信息、拓扑结构保持困难及耗时长等问题,提出一种混合的Transformer-ConvNet模型。在经典VoxelMorph模型基础上,引入了交叉注意力模块,进行有效的远程建模和高维数据处理;针对运算量大的问题,在卷积层引入了inception模块,采用并行连接的方式将多个不同尺寸和不同类型的卷积层相互融合,学习细粒度特征,以提高配准精度。在脑部MR数据集上,进行了消融实验,结果表明,引入交叉注意力机制和inception模块网络较VoxelMorph,Dice系数提高了11.5%。将所提算法与4种经典算法进行了对比,结果表明,所提模型配准性能有了明显提升,较VoxelMorph、CycleMorph、ViT-V-Net、TransMorph分别提高9.6%、8.7%、9.1%、6.3%,且参数量较少。

关键词： 深度学习   卷积神经网络   入侵检测   循环神经网络   长短期记忆网络  

摘要： 传统的网络安全入侵检测系统在面对复杂多变的网络攻击时,往往存在误报率高及准确率低的问题。为了改善这种情况,结合循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的优点,并将长短期记忆(LSTM)网络模型进行改进,设计一种面向网络安全入侵检测的双向长短期记忆(Bi-LSTM)算法。经过实验验证,该算法在网络安全入侵检测中取得了显著的效果。在5种不同类型的攻击方式下,CNN-BiLSTM模型的准确率分别为94.8%、90.2%、96%、90.5%和93.7%,误报率分别为5.98%、7.2%、5.23%、6.84%和6.49%。这些数据表明,设计的Bi-LSTM网络在安全入侵检测中具有较高的准确率和较低的误报率,具有一定的应用价值和研究价值。

关键词： 柔性装配作业车间   投放控制   工艺规划   作业分派   仿真评估  

摘要： 动态柔性装配车间调度问题(DFAJSP)在生产调度领域中具有重要研究意义,当此问题达到特定规模后,问题最优解近乎无法在一定时间内给出。因此,提出集成“投放控制-工艺规划-作业分派”决策的三阶段式控制体系以求解DFAJSP:该体系由投放控制、工艺规划和作业分派决策构成;针对作业分派能及时应对突发事件但缺乏全局优化的弱点,嵌入了面向生产资源负荷均衡性的投放控制决策。此外,工艺路径决策策略被嵌入到负荷型投放控制中,从而为每个生产任务确定最佳工艺路线。为了评估所设计的12种集成投放式调度算法的性能,所设计的集成投放式调度方法在3种工艺柔性程度、6种负荷上界设置下开展了仿真实验以评估其性能。结果表明工艺柔性程度与算法的生产周期与交付性能指标高度相关,将工艺路径决策嵌入到集成投放式调度算法中能有效改善动态柔性装配车间调度的各项生产指标。

关键词： 智慧供热系统   数据管理   低延迟高效远程监控架构  

摘要： 随着城市化进程的推进和能源结构的不断优化,智慧供热系统已成为现代城市基础设施的关键组成部分。该系统通过集成物联网、大数据、云计算等先进技术,实现了供热过程的智能化管理和控制,显著提高了能源利用效率与用户满意度。然而,智慧供热系统在数据管理与安全性方面仍面临诸多挑战。深入研究了智慧供热系统中的数据管理与安全性问题,旨在通过制定先进的数据管理方案和安全防护措施,提升系统的可靠性和安全性。提出了一种低延迟高效远程监控架构,该架构采用UDP作为主要传输协议,结合数据校验和重传机制,确保了数据传输的完整性和可靠性,通过部署在供热系统关键节点的传感器实时采集数据,并采用深度学习算法对数据进行融合和异常检测,实验结果表明,该架构在模拟供热系统的实验环境中表现出低延迟、高稳定性的优势,在不同场景下均具有较高的检测准确性和实时性。

关键词： 锂电池   热失控   可燃气体   高精度检测算法   预警系统  

摘要： 锂电池在使用过程中存在热失控的风险,一旦失控将引发火灾甚至爆炸,严重威胁人员和财产安全。本文基于此,分析锂电池热失控机理与特征气体,并设计高精度可燃气体检测算法,重点以实验分析的方法验证高精度可燃气体检测算法在锂电池热失控预警中的应用,实验结果表明:该算法能够有效检测锂电池热失控过程中释放的特征气体,为锂电池热失控预警提供了一种有效的技术手段。

关键词： 防爆电气   设备管理   运行故障   处理方案  

摘要： 在煤矿开采深度不断增加和井下开采环境愈发恶劣的情况下,井下防爆设备被广泛应用,但是受到电磁环境恶劣及机电设备增多等因素的影响,防爆电气设备存在运行维护管理困难和运行故障多等问题,影响了井下正常的生产作业。因此,结合山西A矿6104工作面防爆电气设备的应用情况,对常见的运行管理故障进行了分析,然后基于防爆电气技术应用和防爆性能检测等方面,制定了常见问题处理方案,以期提高防爆电气设备的运转质量。

关键词： 水下视觉SLAM   后端优化   光束平差法   分段式BA   L-M算法  

摘要： 自主水下机器人(AUV)采用视觉SLAM系统可以实现近距离精确定位,但是面对水下大规模场景时,后端优化采用的光束平差算法(BA)存在内存不足和计算效率低的问题,对此本文提出了一种改进的分段式BA优化算法。首先采用基于运动模式的分段方法,根据相机的直行运动和转弯运动将轨迹分段后对每个子分段分别进行BA优化;然后各子分段采用动态调整优化权重的求解方法,根据不同子分段的运动模式动态调整优化参数;最后针对BA代价函数的求解,采用改进的列文伯格-马夸尔特(L-M)求解算法,将信赖域定义为可调参数,优化由雅克比矩阵非正定性引发的算法稳定性问题,提高运算效率。在数据集上的试验结果表明,在运行时间较长、环境较恶劣的数据集序列上,本文算法相较于ORB-SLAM3算法有更好的精度,同时全局BA的效率有显著提高。

关键词： 物联网链路   负载均衡优化   遗传-模拟退火算法  

摘要： 研究针对物联网(IoT)系统中链路负载均衡控制问题,提出了一种基于遗传-模拟退火算法的优化方法。物联网系统中的传感器节点和数据传输链路庞大且动态变化,而不均衡的链路负载会影响系统的性能和稳定性。研究考虑了遗传算法优秀的全局搜索功能与模拟退火算法细致的局部搜索功能,使用遗传-模拟退火算法实现了对链路负载的动态调整和优化。通过实验验证,发现遗传-模拟退火算法方法相比改进蝙蝠方法和改进遗传算法,在负载均衡度方面表现更好,能够显著提高物联网系统的性能和能源利用率。

关键词： 二进制正弦余弦算法   认知无线网络   频谱分配   群智能  

摘要： 为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二进制代码转换公式将正弦余弦算法推广至离散域;将改进后的二进制正弦余弦算法进行频谱分配的仿真实验,并与粒子群优化算法、遗传算法、量子遗传算法作对比,结果表明BSCA具有同时取得较高的网络效益与公平度的优势。

关键词： 无人机航拍   团雾图像   去雾算法   信息熵   平均梯度  

摘要： 无人机航拍技术的进步推进无人机航拍高度和视场不断增加,视场和拍摄高度的提高导致雾天环境下更易捕获团雾图像。现有去雾算法大多针对图像传感器低视角下所捕获的均匀雾图进行处理,而对无人机在高度视角下所捕获的团雾图像去雾效果较差。提出一种可抵抗团雾影响的无人机航拍图像去雾算法(MLD-Net)。通过引入匀光模块对图像团雾区域特征进行均匀性调整,增强图像因团雾遮挡导致的局部过暗所带来的细节损失,提升图像质量。提出的MLD-Net网络输出图像在信息熵、平均梯度等评价指标表现优于现有研究成果,输出图像细节特征丰富,更易于后期高级算法处理。所提出算法不仅适用于非均匀团雾情况下,同样适用于薄雾和浓雾情况下,航拍图像去雾效果显著。